Il contesto attuale: dati, IA e complessità normativa

La rapida evoluzione dell'analisi dei dati e dell'intelligenza artificiale (IA) ha creato un punto di svolta per le imprese di ogni dimensione, settore e area geografica. La dispersione dei dati in molteplici ambienti, l'accelerazione del loro flusso e l'esplosione dei volumi hanno imposto la costruzione di infrastrutture sempre più complesse.

Parallelamente, gli sforzi globali per introdurre nuove leggi sulla protezione dei dati e l'attenzione crescente ai bias nei modelli di IA hanno aggiunto ulteriori livelli di complessità ai processi aziendali finalizzati a mettere i dati a disposizione degli utenti.

In questo scenario, la direzione deve trovare un modo per orientare l'organizzazione verso un utilizzo più efficace dei dati e dell'IA. La risposta proposta da IBM è una architettura data fabric, in grado di valorizzare le informazioni aziendali fornendo gli elementi giusti al momento giusto, indipendentemente dalla loro ubicazione.

Quattro punti d'ingresso per una data fabric di successo

Per semplificare la transizione verso una data fabric, IBM si concentra sui quattro punti d'ingresso più frequenti riscontrati nella pratica. Nel 2023, questi punti sono stati definiti per rispondere alle sfide comuni dei soggetti interessati nei settori dati e IA.

Insieme a questi punti, IBM ha lanciato IBM® Cloud Pak for Data Express, una suite di soluzioni allineate al data fabric che offre ai nuovi clienti capacità a costi contenuti e ad alto impatto, consentendo di esplorare e validare rapidamente le fasi necessarie per orientare l'impresa all'uso dei dati.

1. Governance dei dati

La capacità di governance di una data fabric si concentra sulla raccolta, gestione e automazione dei dati aziendali. La generazione automatica di metadati è cruciale per controllare più efficacemente processi che prima erano manuali, riducendo errori umani e consentendo l'etichettatura dei dati.

Grazie a questa automazione, le politiche di gestione possono essere applicate al punto di accesso anziché a singoli repository, facilitando la ricerca di dati che soddisfino le esigenze degli utenti professionali. Inoltre, gli utenti possono trovare rapidamente dati di alta qualità conformi alle normative.

IBM applica le politiche durante l'esecuzione, ovunque si trovino i dati: in sostanza, si tratta di “politiche che seguono i dati”. Questo offre una visibilità completa su origine, trasformazioni e destinazione dei dati impiegati per sviluppare prodotti basati su dati, con conseguenti vantaggi in termini di decisioni più informate, semplificazione dei processi e migliore conformità.

2. Integrazione dei dati in ambienti multicloud

La crescita esponenziale dei dati continua a generare problemi di isolamento e una proliferazione di repository distribuiti su numerosi cloud. Sebbene più dati e più cloud promettano analisi più accurate e flessibilità nell'evitare lock‑in proprietari, la complessità gestionale può ostacolare l'uso efficace delle informazioni.

All'interno di una data fabric, la capacità di integrazione di IBM definisce una roadmap che consente alle aziende di collegare fonti disparate, creare pipeline, risolvere anomalie, migliorare la qualità e fornire dati integrati a piattaforme multicloud. Gli utenti e i team che sviluppano prodotti basati su dati possono accedere a queste informazioni tramite dashboard intuitivi.

IBM offre diverse modalità di integrazione, permettendo di adottare una strategia ibrida allineata alla strategia di business dell'impresa, così da soddisfare le esigenze di accesso e sfruttamento dei dati da parte degli utenti.

3. Scienza dei dati e MLOps

L'IA è ormai fuori dalla fase sperimentale: è diffusa in tutti i settori e costituisce un motore fondamentale per innovazione e crescita, consentendo decisioni strategiche più precise e rapide. Quando implementata correttamente, l'IA porta a un aumento del fatturato, a un miglioramento dell'esperienza cliente e a un time‑to‑market più veloce, rafforzando la competitività.

La capacità di scienza dei dati e MLOps di IBM fornisce strumenti per accelerare l'innovazione guidata dall'IA, semplificare il ciclo di vita MLOps e distribuire qualsiasi modello di IA con flessibilità. Le aziende basate sui dati possono operazionalizzare i modelli di scienza dei dati su qualsiasi cloud, aumentando la fiducia nei risultati dell'IA e migliorando la governance del ciclo di vita dell'IA per ottimizzare le decisioni di business tramite analisi prescrittiva.

4. Governance dell'IA

L'adozione dell'IA non è più opzionale: è necessaria per superare la concorrenza, lanciare prodotti innovativi, soddisfare le aspettative dei clienti, ridurre rischi e frodi e migliorare la redditività. Tuttavia, il successo dell'implementazione dipende da una governance solida, dal rispetto di principi etici, leggi e regolamenti.

Una data fabric risponde a queste esigenze fornendo capacità per dirigere, gestire e monitorare le attività di IA aziendali. La governance dell'IA è parte integrante della cultura data‑driven; la sua implementazione è fondamentale per evitare audit, multe ingenti o danni reputazionali.

La soluzione IBM per la governance dell'IA offre strumenti e processi automatizzati per gestire l'intero ciclo di vita dell'IA, garantendo trasparenza, tracciabilità e conformità alle normative.

IBM Cloud Pak for Data Express: una via rapida verso il valore della data fabric

Come accennato, IBM propone un approccio semplice, leggero e veloce per validare il valore di una data fabric. Con le soluzioni IBM Cloud Pak for Data Express è possibile sfruttare le funzionalità di:

    • Governance dei dati
    • ELT Pushdown
    • Scienza dei dati e MLOps
    • Governance dell'IA

Queste funzionalità consentono di valutare rapidamente la capacità dell'organizzazione di sfruttare meglio i dati, semplificando l'accesso e l'utilizzo in base alle esigenze operative.

La piattaforma completa di governance dell'IA si integra perfettamente con l'offerta Express di scienza dei dati e MLOps, offrendo una soluzione unificata che mette a disposizione tutte le informazioni necessarie per generare risultati di business tangibili.

Come avviare il percorso verso una data fabric

Se uno dei quattro casi d'uso descritti, IBM Cloud Pak for Data Express o, più in generale, una architettura data fabric suscita il tuo interesse, puoi:

    • Visitare il sito web dedicato al data fabric per scoprire i vantaggi specifici.
    • Contattare il tuo rappresentante IBM o partner commerciale.
    • Pianificare un incontro con gli esperti IBM per una consulenza personalizzata.

Gli specialisti saranno pronti a guidarti nella definizione di una strategia su misura, mostrando come una data fabric possa trasformare i dati in un asset strategico, migliorare la governance, accelerare l'adozione dell'IA e, in ultima analisi, aumentare la competitività della tua impresa.